Flask-SQLAlchemy 學習總結

初始化和配置

ORM(Object Relational Mapper) 對象關係映射。指將面對對象得方法映射到數據庫中的關係對象中。
Flask-SQLAlchemy是一個Flask擴展，能夠支持多種數據庫後臺，我們可以不需要關心SQL的處理細節，操作數據庫，一個基本關係對應一個類，而一個實體對應類的實例對象，通過調用方法操作數據庫。Flask-SQLAlchemy有很完善的文檔。

Flask-SQLAlchemy是通過URL指定數據庫的連接信息的。
初始化的兩種方法如下（以連接Mysql數據庫爲例）：

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask import FLask
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = \
    "mysql://root:12345@localhost/test"
db = SQLAlchemy(app)

或者

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask import FLask
db = SQLAlchemy()

def create_app():
    app = Flask(__name__)
    db.init_app(app)
    return app

兩者的區別在於:第一種不需要啓動flask的app_context；但是第二種方法則需要，因爲可能會創建多個Flask應用，但是我的理解是一般地開發時，Flask實例是延遲創建的，因爲在運行時難以修改配置信息，這種方法符合這種情況。
Flask-SQLAlchemy的則需要在Flask.config中聲明。更多詳細信息需要查配置。例如配置信息中指出SQLAlchemy是可以綁定多個數據庫引擎。再例如：在新浪SAE雲平臺開發個人博客時遇到gone away這種問題就需要添加SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE信息,新浪開發者文檔中有說明。

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SQLALchemy處理 對象->關係

SQLAlchemy是如何處理對象到關係的？實例來自於數據庫系統概論內容。

簡單實例

創建學生students表

class Student(db.Model):
    __tablename__ = 'students' #指定表名
    sno = db.Column(db.String(10), primary_key=True)
    sname = db.Column(db.String(10))
    sage = db.Column(db.Integer)

API文檔說明創建對象需要繼承db.Model類關聯數據表項，db.Model類繼承Query類提供有數據查詢方法；__tablename__指定數據庫的表名，在Flask-SQLAlchemy中是可省的。Column指定表字段。

SQLAlchemy支持字段類型有：

類型名	python類型	說明
Integer	int	普通整數，32位
Float	float	浮點數
String	str	變長字符串
Text	str	變長字符串，對較長字符串做了優化
Boolean	bool	布爾值
PickleType	任何python對象	自動使用Pickle序列化

來源於Simple Example，Flask Web開發有更詳細的內容。
其餘的參數指定屬性的配置選項，常用的配置選項如下：

選項名	說明
primarykey	如果設爲True，表示主鍵
unique	如果設爲True，這列不重複
index	如果設爲True，創建索引，提升查詢效率
nullable	如果設爲True，允許空值
default	爲這列定義默認值

如使用default默認time屬性如下:

time = db.Column(db.Date, default=datetime.utcnow)

說明default可以接受lambda表達式。

一對多

按創建單張表的方法，創建學院Deptment表

class Deptment(db.Model):
    __tablename__ = 'deptments'
    dno = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    dname = Sname = db.Column(db.String(10),index=True)

學院和學生是一對多的關係。Flask-SQLAlchemy是通過db.relationship()解決一對多的關係。在Dept中添加屬性，代碼如下：

class Deptment(db.Model):
    ...
    students = db.relationship('Student', backref='dept')
    
    
class Student(db.Model):
    ...
    dept_no = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('deptments.dno'))

表的外鍵由db.ForeignKey指定，傳入的參數是表的字段。db.relations它聲明的屬性不作爲表字段，第一個參數是關聯類的名字，backref是一個反向身份的代理,相當於在Student類中添加了dept的屬性。例如，有Deptment實例dept和Student實例stu。dept.students.count()將會返回學院學生人數;stu.dept.first()將會返回學生的學院信息的Deptment類實例。一般來講db.relationship()會放在一這一邊。

多對多

多對多的關係可以分解成一對多關係，例如：學生選課，學生與課程之間的關係：

sc = db.Table('sc',
    db.Column('sno', db.String(10), db.ForeignKey('students.sno'))
    db.Column('cno',db.String(10), db.ForeignKey('courses.cno'))
    )
    
Class Course(db.Model):
    __tablename__ = 'courses'
    cno = db.Column(db.String(10), primary_key=True)
    cname = db.Column(db.String(10), index=True)
    students = db.relationship('Student',
         secondary=sc,
         backref=db.backref('course',lazy='dynamic'),
         lazy='dynamic'
         )

sc表由db.Table聲明，我們不需要關心這張表，因爲這張表將會由SQLAlchemy接管，它唯一的作用是作爲students表和courses表關聯表，所以必須在db.relationship()中指出sencondary關聯表參數。lazy是指查詢時的惰性求值的方式，這裏有詳細的參數說明，而db.backref是聲明反向身份代理，其中的lazy參數是指明反向查詢的惰性求值方式，SQLAlchemy鼓勵這種方式聲明多對多的關係。

但是如果關聯表中有自定義的字段，如sc表中添加成績字段則需要更改表聲明方式,將sc更改爲繼承db.Model的對象並設置sc：courses = 1：n 和sc：student = 1：n的關係。

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SQLALchemy處理 關係->對象

Flask-SQLAlchemy查詢中有詳細的說明。創建關係後該如何查詢到對象？

SQLAlchemy有查詢過濾器如下：

過濾器	說明
filter()	把過濾器添加到原查詢，返回新查詢
filter_by()	把等值過濾器添加到原查詢，返回新查詢
limit()	使用指定值限制原查詢返回的結果數量，返回新查詢
offset()	偏移原查詢返回的結果，返回新查詢
order_by()	排序返回結果，返回新查詢
groupby()	原查詢分組，返回新查詢

這些過濾器返回的結果都是一個新查詢，我的理解是這些查詢其實是生成的SQL語句，lazy的惰性求值方式也體現在查詢上，而這些語句不能生成需要查詢的對象,需要調用其他的方法生成對象。

SQL查詢執行函數：

方法	說明
all()	以列表形式返回結果
first()	返回第一個結果，如果沒有返回None
first_or_404()	返回第一個結果，如果沒有拋出404異常
get()	返回主鍵對應記錄，沒有則返回None
get_or_404()	返回主鍵對應記錄，如果沒有拋出404異常
count()	返回查詢結果數量
paginate()	返回paginate對象，此對象用於分頁